Plugins

Workspace de notas editable por personas con carpetas, búsqueda de texto completo, texto enriquecido, listas de verificación, tablas redimensionables, adjuntos, exportación y colaboración opcional con agentes.

Webhook de reenvío de SMS para DeepSeek Harness. Las apps SMS Forwarder, Tasker o cualquier HTTP POST envían mensajes a un endpoint HTTP local; el plugin los guarda como JSONL y ofrece las herramientas sms_recent / sms_search para leer códigos de verificación durante las tareas. Extrae automáticamente el primer OTP de 4-8 dígitos, permite filtrar por palabras clave y funciona por LAN o Tailscale.

Panel lateral para la interfaz web de DeepSeek Harness con uso y coste de tokens desde la API oficial de DeepSeek (gasto de hoy, tendencias de 7/30 días, desglose horario, historial, costes y tarifas pico/valle) más detalles de sesión desde logs locales. Sin configuración: lee las cifras oficiales usando el inicio de sesión del navegador y, si recurre a logs, etiqueta su origen.

Lee los informes del agente con la voz elegida y resume los largos antes de hablar. Para clonar una voz basta un clip de referencia de 3–10 s; también admite modelos entrenados por la comunidad. No requiere instalar GPT-SoVITS de 6,4 GB: el plugin instala su propio runtime y voz. Puede usar un GPT-SoVITS existente; es el mismo modelo de voz.

La herramienta invocable por el modelo `compact_agents` fuerza la compactación del contexto en todas las sesiones activas (principal, subagentes normales y miembros de AgentTeams). Encola los destinos ocupados y los compacta al acabar el turno; informa por destino de nodos ocultos y tokens estimados. Un formulario web configura proporciones de activación y retención, presupuesto de salida de fase controlada, presupuesto de continuación automática y proporción de precompactación al final del turno, para evitar que una respuesta empiece esperando al resumidor.

Muestra la tarifa de pico/fuera de pico tras los aciertos de caché en las estadísticas del compositor, con punto de color, cuenta atrás al siguiente cambio y saldo desglosado (total, concedido y recargado) en la moneda que informa la API.

Observabilidad unificada (trace/log/metric) para plugins deepseek-harness: conecta con telemetría de sesión DSH si está disponible; si no, mantiene señales OTel y las exporta por OTLP estándar.

Sección de Settings que informa del uso de tokens: totales de entrada, salida, lectura/escritura de caché, razonamiento y llamadas; desglose por modelo, día, mes y proyecto, más una tendencia diaria de los últimos 30 días. El historial se reconstruye una vez en un worker thread y luego se mantiene actualizado con eventos de sesión en vivo.

Compara sesiones DSH existentes o ejecuta pruebas A/B controladas entre presets de agentes, con cronologías alineadas, diferencias de métricas por pares, comprobaciones explícitas de éxito e informes exportables.

Comprueba desde WSL Ollama, LM Studio, vLLM y llama-server alojados en Windows, compara `ctx` e informa de `apiReady` de `/v1/models` frente a TCP.

Informa sobre la codificación de PowerShell, cmd y `LANG` para diagnosticar problemas de UTF-8 frente a páginas de códigos.

Informa sobre Docker CLI, contexto y acceso al daemon en WSL, además del estado de `:8000 /v1/models` de vLLM y sugerencias sobre el runtime de GPU.

Workbench y herramienta agent de imágenes DSH: ark9_generate_image genera texto-a-imagen/imagen-a-imagen por cualquier API compatible con OpenAI. Canales del usuario, sin endpoint incluido: baseURL, key y modelo propios. Generación del agent requiere aprobación por defecto: queda en cola y no se cobra hasta aprobar; responde enseguida “awaiting your approval”; resultado/rechazo/timeout vuelve al siguiente turno. 5 pestañas Generate/Approvals/Prompts/History/About; proporción/tamaño con presupuesto de calidad y alineación de 16 px; fondo transparente; lotes de hasta 10 como subtareas; prompts JSON propios vía host proxy; logs persistentes con retry; agrega canales y modelos por canal; UI zh/en; importar/exportar config. Better Sidebar con dsh-better-sidebar, sobre FAB dsh-cua si ambos.

Tres canales de idioma independientes para la salida: descripciones de llamadas a herramientas (títulos de todas las tarjetas, incluido run_code en presets PTC), thinking y respuestas. Cada uno sigue el idioma de la GUI web, fuerza uno específico o se desactiva; por defecto solo las descripciones siguen la GUI. Una directiva global runtime-context reside en el host; el cliente informa el idioma. Modos desde una tarjeta Plugin en Settings.

Monitor GPU flotante para la Web UI de DSH: franja compacta y arrastrable con nombre exacto, uso, VRAM, temperatura y consumo de cada GPU discreta según nvidia-smi. Permanece visible sobre paneles laterales y tarjetas; muestra los procesos con mayor VRAM si el controlador los informa. Sin controlador NVIDIA, se reduce a una píldora n/a.

Biblioteca de skills en panel flotante: pestañas skills/call ledger/quick start. El usuario elige la raíz con selector nativo (predeterminada ~/.dsh/skills; sin ruta fijada). Categorías de dos niveles, agrupación manual/por keywords/IA y vista árbol/lista solo visual (no mueve archivos). Lee frontmatter de SKILL.md; busca nombre, descripción o texto original y abre el archivo. Activar por skill/categoría/biblioteca cambia disable-model-invocation, guarda SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> antes y revierte si falla. Ledger separa auto/manual, registra éxitos/fallos desde tools/result, muestra conteo/tasa/tendencia/ranking y reutiliza ledger existente. Hot reload. Ajustes: mostrar/ocultar tres bolas, recuperar la que sale de pantalla y elegir entre 130 skins comunes.

Indica la distribución WSL actual y avisa si hay varias distribuciones configuradas.

Analiza logs de sesión DSH para atribuir archivos escritos por IA, superpone cobertura c8 y reporta cobertura de código AI vs. humana con trust score; incluye ciclo de herramientas check/fix/verify para cerrar brechas de pruebas.

Servidor MCP proveedor de datos de fútbol: resultados, estadísticas, cuotas, clasificaciones, forma y enfrentamientos directos de 18 ligas europeas (desde 1993-94) y 8 competiciones de copa. Funciona con cualquier cliente MCP e incluye también un plugin DeepSeek Harness (dsh).

Neural Ledger · Libro neuronal — convierte las sesiones de colaboración de DSH en un registro visual de trabajo: análisis de tokens, insights inteligentes, previsión de tendencias e informes Markdown diarios/semanales/mensuales con un clic.

Importa plugins privados para DeepSeek Harness desde repositorios Git privados o archivos locales (subida de tarball/selector de carpetas), mediante una sección propia en Settings.

Comprobación de estado del entorno DSH de solo lectura: disco, memoria, latencia, hinchazón de ~/.dsh y detección de plugins obsoletos, con informes graduados y comparación de tendencias con la línea base. No elimina nada.

Plugin de DeepSeek Harness para la generación, simulación, optimización e informes de laboratorio de circuitos en NI Multisim mediante MCP